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2024年05月

  • 01.25 09:58:10
    发表了文章 2024-01-25 09:58:10

    React Native、Weex、Flutter 混合开发技术的比较与选择

    移动应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，而混合开发技术也随之崛起并逐渐成为主流。本文将比较 React Native、Weex 和 Flutter 三种混合开发技术，并探讨它们各自的优缺点，以及如何根据项目需求做出选择。
  • 01.25 09:49:47
    发表了文章 2024-01-25 09:49:47

    Scrapy：Python网络爬虫框架的利器

    在当今信息时代，网络数据已成为企业和个人获取信息的重要途径。而Python网络爬虫框架Scrapy则成为了网络爬虫工程师的必备工具。本文将介绍Scrapy的概念与实践，以及其在数据采集和处理过程中的应用。
  • 01.24 18:31:02
    发表了文章 2024-01-24 18:31:02

    区块链技术：构建数字世界的未来基石

    在数字化时代，区块链技术作为一种分布式、去中心化的信任机制，正日益成为解决信息安全与隐私保护难题的重要工具。本文将探讨区块链技术的发展历程、原理及其在金融、物联网和供应链管理等领域的广泛应用。
  • 01.24 18:23:05
    发表了文章 2024-01-24 18:23:05

    未来之路：自动驾驶技术与智能交通系统的革命

    在全球汽车产业不断创新发展的背景下，自动驾驶技术正逐渐崭露头角。本文将探讨自动驾驶技术与智能交通系统的相关概念及其对未来交通运输的巨大影响。通过深入分析自动驾驶技术的原理、挑战和应用领域，我们将了解到它将如何改变我们的出行方式、提升交通效率以及带来更安全可靠的道路体验。
  • 01.23 11:05:24
    发表了文章 2024-01-23 11:05:24

    探索Java编程语言的优势和应用领域

    Java是一种广泛应用于软件开发领域的高级编程语言。它凭借其强大的功能和丰富的生态系统，在众多应用领域中得到了广泛应用。本文将为您介绍Java的优势以及它在各个领域中的应用。
  • 01.23 10:29:27
    发表了文章 2024-01-23 10:29:27

    超越未来之门：人工智能、物联网、边缘计算的前沿技术趋势

    随着科技的不断发展，人工智能、物联网以及边缘计算等前沿技术正加速推动着数字化世界的发展。本文将深入分析这些技术的趋势与未来发展方向，为读者揭示这些技术的真正魅力。
  • 01.23 10:25:57
    发表了文章 2024-01-23 10:25:57

    构建工具对比：Webpack与Rollup的前端工程化实践

    在现代前端开发中，前端工程化变得愈发重要。本文将对两个常用的构建工具——Webpack和Rollup进行比较，探讨它们在前端工程化实践中的特点、优势和适用场景。无论是大型应用的打包优化还是轻量级库的构建，选择适合的构建工具都能提高开发效率和项目性能。
  • 01.21 12:59:50
    发表了文章 2024-01-21 12:59:50

    Python初学者必看：掌握Python的基础知识

    Python是一门易学易用的编程语言，也是数据分析、机器学习、Web开发等领域的重要工具。本文将为初学者介绍Python的基础知识，包括数据类型、变量赋值、条件语句、循环结构和函数等方面。通过本文的学习，您将快速入门Python编程，打下坚实的基础。
  • 01.21 12:57:33
    发表了文章 2024-01-21 12:57:33

    探究Python基础：打开编程大门的钥匙

    Python是一门易学易用的编程语言，也是数据分析、机器学习、Web开发等领域的重要工具。本文将带您深入了解Python的基础知识，包括数据类型、变量赋值、条件语句、循环结构和函数等方面。通过本文的学习，您将打开编程世界的大门，掌握一门强大的工具，为自己的技能提升和职业发展打下坚实基础。
  • 01.21 12:55:39
    发表了文章 2024-01-21 12:55:39

    Python基础入门：掌握编程的利器

    在当今数字化时代，掌握一门编程语言成为了必备技能。本文将带您深入了解Python基础知识，从数据类型、变量赋值到条件语句和循环结构，为您打下坚实的编程基础。通过学习Python，您将拥有一把强大的编程利器，能够快速实现各种任务和项目。
  • 发表了文章 2024-07-01

    微服务架构下的数据库设计策略

  • 发表了文章 2024-07-01

    自动化测试框架的选择与评估

  • 发表了文章 2024-07-01

    网络安全的隐形战线：漏洞、加密与意识的博弈

  • 发表了文章 2024-06-30

    PHP 7新特性深度解析与应用实践

  • 发表了文章 2024-06-30

    Java中的Lambda表达式和函数式接口

  • 发表了文章 2024-06-30

    DevOps实践：构建高效运维流程

  • 发表了文章 2024-06-27

    网络安全漏洞与防御策略：保护信息安全的前沿技术

  • 发表了文章 2024-06-27

    Java并发编程：深入理解线程池

  • 发表了文章 2024-06-27

    深入理解PHP 7的新特性及其对现代Web开发的影响

  • 发表了文章 2024-06-26

    云原生架构的演进与实践

  • 发表了文章 2024-06-26

    网络安全与信息安全：漏洞、加密与意识的三维防御

  • 发表了文章 2024-06-26

    Java中的函数式编程：简化代码，提升效率

  • 发表了文章 2024-06-25

    探索深度学习在图像识别中的应用与挑战

  • 发表了文章 2024-06-25

    智能增强：人工智能在个性化教育中的应用

  • 发表了文章 2024-06-25

    探索未来：区块链、物联网和虚拟现实技术的融合与创新

  • 发表了文章 2024-06-24

    网络安全的守护者：漏洞、加密与安全意识的三位一体

  • 发表了文章 2024-06-24

    深入理解操作系统的内存管理机制

  • 发表了文章 2024-06-24

    在代码的海洋中航行：我的编程之旅

  • 发表了文章 2024-06-23

    探索区块链技术在供应链管理中的应用

  • 发表了文章 2024-06-23

    在技术的浪潮中寻找自我

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  • 回答了问题 2024-07-01

    如何提高企业的业务稳定性？

    提高稳定的话类似这：
    降低日常业务中断风险的方法：

    冗余设计：在多个地理位置部署冗余系统，确保在一个地点发生故障时，其他地点的系统可以接管服务。
    快速故障检测与恢复：实现实时监控和自动化故障检测机制，一旦检测到问题，立即启动故障恢复流程。
    蓝绿部署：使用蓝绿部署策略，将新版本部署到绿色环境进行测试，确保无问题后再将流量切换到新版本，减少发布过程中的中断。
    提升应用服务负载均衡能力的方法：

    多级负载均衡：除了应用负载均衡器外，还可以在网络层面使用DNS轮询或全球负载均衡服务，根据地理位置和服务器负载智能路由用户请求。
    内容分发网络（CDN）：利用CDN缓存静态内容，减少后端服务器的负载，同时加快用户访问速度。
    智能流量管理：通过分析用户行为和流量模式，智能地调整资源分配和流量路由策略，以优化用户体验和系统性能。

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  • 回答了问题 2024-06-27

    人工智能的神经网络指什么？

    这个问题网上其实解答挺多的，比如这个你看看
    人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：
    （1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量
    （2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
    （3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
    （4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
    着就是它的特性
    参考文档

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  • 回答了问题 2024-06-27

    智能体的分类有啥？

    可以看看这个： 智能体可以根据其特性和应用环境进行分类。一种常见的分类方法是根据智能体的体系结构和主要特性，将其分为三类：

    认知型智能体：这类智能体具有一套完整的符号模型，用以描述和感知外部环境变化，并能与其他智能体通过高级通信协议进行协作。当智能体在资源获取过程中遇到冲突时，它们能够根据有限的环境资源和自身目标进行合理的协商分配来解决问题。此外，认知型智能体还具有记忆、存储和分析功能，可以预测后续行为可能产生的影响，并通过评估比选，实施最佳策略。

    反应型智能体：这类智能体是基于刺激-反应规则的，它们感知外部环境变化，并遵循特定的运行规则作出相应的反应。

    混合型智能体：这类智能体兼具认知型智能体和反应型智能体的特性。这也是大多数智能体所属的种类。

    另一种分类方法是基于智能体的应用领域和功能进行分类。例如，在机器人领域，智能体可以分为服务型智能机器人、工业型智能机器人、教育型智能机器人、娱乐型智能机器人和军事型智能机器人等。这些智能体根据其应用领域的不同，具有不同的功能和特点。

    智能体的类型多种多样，可以根据具体的需求和应用环境进行选择和定制。随着人工智能技术的不断发展，智能体的种类和应用领域也将不断扩展和深化。
    参考文档： https://www.ai-indeed.com/encyclopedia/8021.html

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  • 回答了问题 2024-06-27

    ChatDev 是什么?它的主要目标是什么？

    这个我知道；
    ChatDEV是一个由OpenBMB团队开源的对话式AI开发平台，旨在为开发者提供一个集模型训练、交互设计与实时评估于一体的高效工具。ChatDEV采用现代机器学习技术，结合丰富的实践案例，让开发者可以轻松创建个性化的智能聊天机器人，适用于各种场景，如客服助手、虚拟教练、教育辅导等
    主要目标是： 是提供一个易于使用、高度可定制和可扩展的框架，可以帮助开发者更加便捷的构造自己的聊天机器人

    image.png

    参考文档： https://blog.csdn.net/qq_36381800/article/details/137941602

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  • 回答了问题 2024-06-27

    PolarDB支持定时弹性升配吗？

    是可以定时升降配置的
    在计划任务里面设置就可以了
    用户可以在升级配置时选择在未来24小时内的任意时间点进行，以适应业务低谷期，减少对业务的影响。此外，PolarDB还允许设置定时升降配，可自动执行配置变更。
    3
    在操作上，用户登录PolarDB控制台后，通过“变更配置”功能，不仅可以选择立即切换，还能设定定时切换，时间范围为接下来的24小时内，升级任务则会在选定时间后的30分钟内执行完毕
    这样的任务：
    image.png
    image.png

    参考链接： https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/view-or-cancel-a-scheduled-task?spm=a2c6h.14164896.aillm.7.667e47c58hrKGQ#task-2067266

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  • 回答了问题 2024-06-27

    PolarDB的购买时长是什么意思呢？

    PolarDB的购买时长指的是您购买存储包或固定规格计算包的有效使用期限。
    官方对购买时长的定义：
    购买时长可选择1年或更长时间。若购买时长达1年或以上，用户可在存储包月价基础上额外享受八五折优惠。
    有效期结束后续费或升级存储包以继续使用。
    image.png

    参考

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  • 回答了问题 2024-06-27

    PolarDB增加只读链接，会产生额外的费用吗？

    image.png
    只增加只读链接，是需要收费的
    增加节点时的计费方式如下：

    如果集群为包年包月（也称预付费），则增加的节点也是包年包月。

    如果集群为按量付费（也称后付费或按小时付费），则增加的节点也是按量付费。

    若您的业务量波动较大且频繁，推荐您购买固定规格计算包并配合DAS提供的自动扩、缩容功能一起使用，当集群配置发生调整时，固定规格计算包能根据当前规格自动进行抵扣。
    文档地址： https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/add-or-remove-read-only-nodes

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  • 回答了问题 2024-06-26

    图像生成技术飞速发展，我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远？

    我感觉最好建立用户反馈机制，建立有效的用户反馈机制，不断收集用户意见，以改进应用功能和性能，
    另外一定要有批量处理能力：支持批量生成图像，提高创作效率，尤其适用于需要大量图像素材的项目。
    还需要根据用户输入的文本内容，智能推荐相关主题或元素，以丰富创作灵感。这样的话就是很棒的啦。最好是易于学习的啦，使创造者可以减少学习的成本，另外定价一定要低一些，不然玩不起呢

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  • 回答了问题 2024-06-26

    在文字识别OCR中想咨询一下离线ocr价格？

    咨询离线价格
    您可以通过如下方式联系我们：

    OCR商务联系邮箱：ocr_support@list.alibaba-inc.com，并留下您的联系方式；

    加入官方钉钉群：35208328（【官方】阿里云OCR公共云客户交流群）；

    另外印刷文字识别OCR支持离线SDK售卖，当前已有离线识别SDK包括：身份证识别、银行卡、物流面单识别、扫读识别、指尖点读离线SDK等，售卖地址可见OCR云市场服务中心
    image.png
    参考文档： https://help.aliyun.com/zh/ocr/support/faq-about-features?spm=a2c4g.11174283.0.i2

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  • 回答了问题 2024-06-26

    企业在大模型训练、微调和推理环节对算力的需求有何不同？

    不同的企业对算力的需求存在显著差异，
    首先是训练阶段：这一阶段通常需要最高的算力。因为训练大型模型需要处理海量的数据，并且需要进行多次迭代以优化模型参数。这通常涉及到大量的浮点运算，因此需要大量的GPU或TPU资源。例如，训练一个千亿参数规模的大型模型可能需要数千个GPU，并且可能需要数周的处理时间，成本可能达到数百万美元可以参考这个文档： https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22716419
    而微调阶段：微调通常需要的算力比训练阶段要低，因为不需要从头开始训练模型，而是在已有的基础上进行调整。但是，如果微调涉及到全参数更新，它仍然可能需要相对较高的算力，尤其是对于大型模型。一些优化技术如LoRA（Low-Rank Adaptation）可以减少所需的算力

    最后是推理阶段：推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测。与训练和微调相比，推理通常需要的算力较低，因为它只涉及模型的前向传播。然而，对于大型模型，即使是推理也可能需要相对较多的GPU资源，特别是当需要快速响应或处理大量请求时。此外，推理的算力需求还取决于模型的复杂性和输入数据的大小
    这个是大致的图：
    image.png

    文章参考： https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/672573246?source_id=1001

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  • 回答了问题 2024-06-26

    ModelScope中，chatGPT文本检测的有没有替代品？

    文本检测的话，用这个模型： cv_resnet18_ocr-detection。
    文字检测是光学字符识别（OCR）技术的一个重要部分，有着众多的应用场景，丰富了人们的日常生活。读光文字检测模型是以自底向上的方式，先检测文本块和文字行之间的吸引排斥关系，然后对文本块聚类成行，最终输出文字行的外接框的坐标值。
    采用自底向上的文字检测方法，能够适应不同长度和形状的文字检测。
    在OCR领域的各个实际业务场景中，达到精度和速度更好的平衡。
    这个是模型的配置项：
    image.png

    参考文档： https://www.modelscope.cn/docs/cv_resnet18_ocr-detection

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  • 回答了问题 2024-06-26

    ModelScope模型是否支持本地部署？

    可以支持下载到本地部署的。
    第一步：拉取模型数据到本地
    第二步：然后把模型数据（即 path 文件夹的内容），拷贝到一个新的本地路径 new_path. 第三部：通过本地路径来加载模型，构建 pipeline。
    这个是官网的介绍：
    image.png

    地址文档地址

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  • 回答了问题 2024-06-26

    请简述Guava Cache的优缺点？

    优缺点：①. 优点:
    查询频率高的场景(重复查,并且耗时的情况)
    数量少,不会超过内存总量(缓存中存放的数据不会超过内存空间)
    以空间换取时间,就是你愿意用内存的消耗来换取读取性能的提升
    2.缺点
    数据存放在本机的内存,未持久化到硬盘,机器重启会丢失
    单机缓存,受机器容量限制
    多个应用实例出现缓存数据不一致的问题
    这个是它的读取流程：
    image.png

    参考链接： https://blog.csdn.net/TZ845195485/article/details/126493436

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  • 回答了问题 2024-06-26

    为什么Guava Cache被Caffeine所取代？

    首先看一组数据：image.png
    从官方的压测结果来看，无论是全读场景、全写场景、或者读写混合场景，无论是8个线程，还是16个线程，Caffeine都是完胜、碾压Guava，简直就是拿着望远镜都看不到对手。
    而且官方介绍Caffeine是基于JDK8的高性能本地缓存库，提供了几乎完美的命中率。它有点类似JDK中的ConcurrentMap，实际上，Caffeine中的LocalCache接口就是实现了JDK中的ConcurrentMap接口，但两者并不完全一样。最根本的区别就是，ConcurrentMap保存所有添加的元素，除非显示删除之（比如调用remove方法）。而本地缓存一般会配置自动剔除策略，为了保护应用程序，限制内存占用情况，防止内存溢出。而且Caffeine提供了灵活的构造方法。所以这就是原因
    参考地址： 参考

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  • 回答了问题 2024-06-26

    浪潮信息发布的大模型智算软件栈是什么？

    叫做OGAI，OGAI (Open GenAI Infra)“元脑生智”，是为大模型业务提供AI算力系统环境部署、算力调度保障及模型开发管理能力的全栈全流程的智算软件栈。OGAI由浪潮信息基于大模型自身实践与服务客户的专业经验而开发，旨在为大模型研发与应用创新全力打造高效生产力，加速生成式AI产业创新步伐。
    这个是他模型的概况：
    image.png

    参考文档： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1775115809907932021&wfr=spider&for=pc

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  • 回答了问题 2024-06-26

    云在人工智能转型中扮演了怎样的角色？

    如今已是AI的时代，云更加的重要，AI技术的飞跃，从语言理解到图像识别，均离不开海量数据与强大算力的支撑，但是对于众多AI初创企业而言，算力瓶颈却成为制约其发展的桎梏。
    如今阿里云就可以给他们提供帮助，使用云不仅为企业带来了成本节约，更关键的是，它赋予了企业前所未有的敏捷性和创新速度。AI初创公司借助云平台，能够轻松触及与大企业相当的计算资源，从而加速模型迭代与测试，将精力聚焦于创新本身，
    image.png
    如果说扮演什么角色的话，那么有一些：比如 大规模存储人工智能应用程序通常需要处理和存储大量数据。云计算提供可扩展且经济高效的基础架构，可用于存储这些数据。例如，对象存储服务可用于存储大量非结构化数据，例如图像和视频，而数据库服务可用于存储结构化数据。
    数据分析：云计算提供各种工具和服务，可用于分析数据。这些工具可用于提取洞察力、识别模式并训练机器学习模型。

    等等一些内容

    参考文档：https://www.zhihu.com/question/652886048/answer/3480562970

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  • 回答了问题 2024-06-26

    新一代AI基础设施包括哪些主要方面？

    我认为新一代的 AI 计算基础设施，可以分为AI-IaaS 层、AI-PaaS层以及 AI-SaaS 层。
    AI-IaaS 层主要包括异构 AI 算力资源、云化管理和网络互联功能，为上层的 AI-PaaS 以及 AI-SaaS 层提供计算能力、数据处理能力以及超大模型的训练和推理能力。异构AI 算力资源包括通用算力CPU 以及不同种类的智能算力如 GPU、NPU 等。由于传统的CPU计算基础设施无法承载 AI 大模型完成高性能计算，而智能算力芯片有大量计算单元和超长流水线，更适合处理大量类型统一的数据并行计算，因此多元异构 AI 芯片成为提升算力的关键要素。云化管理主要完成对于异构 AI 算力的虚拟池化、集群调度以及容错容灾管理。网络互联旨在为构建大规模智能算力集群提供高性能算力网络，基于远程直接数据存取(RDMA)、IPv6、智能ECN(明确的拥塞通知)、高精度拥塞控制(HPCC)等技术构建超大带宽、超低时延和高稳定性的无损网络，实现数据、模型、应用服务等多要素的共享、流通与调度。
    这个是架构图：
    image.png
    参考文档： https://www.vzkoo.com/question/1688441594612294

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  • 回答了问题 2024-06-26

    智算中心建设的主体是谁？

    主体主要要 政府部门，电信运营商，院校、科研机构主导，央、国企，原数据中心、云及用户企业 比如阿里云 ，芯片、服务器企业
    一般主体是这么多，下面是数据图：image.png

    参考文档： https://xueqiu.com/4850661141/291352338

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  • 回答了问题 2024-06-26

    生成式AI应用目前主要包括哪些类别？

    首先你要知道生成式人工智能，是一种能够生成新内容的人工智能技术，它通常基于数据模式来创建新的数据实例。
    主要有以下类别 文本生成。包括语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列，可以生成文章、故事、对话等。 比如chatpgt
    图像生成：使用生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）等技术，可以生成新的图像或艺术作品，比如sd
    视频生成：生成新的视频内容，可以是动画、模拟场景或视频游戏内容。现在还比较少
    image.png

    参考链接： https://www.ibm.com/cn-zh/topics/generative-ai

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  • 回答了问题 2024-06-26

    ICT产业当前处于哪个市场阶段？

    ICT是信息通信技术（Information and Communication Technology）的缩写。它是指利用电子设备和通信技术来处理、存储、传输和管理信息的综合性技术领域。
    目前ICT产业正在进入AI无处不在的大转型阶段。
    行业发展趋势： image.png

    参考文档： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1799128839298061526&wfr=spider&for=pc

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